El salto cuántico en el tráfico de datos móviles y la alta densidad de dispositivos electrónicos inalámbricos, junto con los avances en la monitorización de radio industrial y sistemas autónomos, han creado grandes desafíos para las operaciones suaves de redes inalámbricas. Las tecnologías de comunicación inalámbrica de quinta generación y más allá (B5G) (también conocidas como sexta generación (6G)) se espera que superen estos desafíos sin precedentes debido a su compatibilidad con las generaciones anteriores. Acompañado de técnicas tradicionales y nuevas, el enfoque de massive multiple input multiple output (mMIMO) es una de las tecnologías en evolución para los sistemas B5G/6G utilizados para controlar eficientemente las cada vez mayores demandas de los usuarios y la aparición de nuevos casos. Sin embargo, los principales desafíos en la implementación de sistemas mMIMO son su alta complejidad computacional y altas latencias de tiempo de computación, así como las dificultades para explotar completamente los canales multi-antena multi-frecuencia. Por lo tanto, para optimizar eficientemente los elementos actuales y futuros de la red inalámbrica B5G/6G, se ha considerado el uso del enfoque mMIMO en una estructura HetNet con técnicas de inteligencia artificial (IA), por ejemplo, aprendizaje automático (ML), aprendizaje distribuido, aprendizaje federado, aprendizaje profundo y redes neuronales, como la solución eficiente prospectiva. Este trabajo analiza los problemas observados y sus técnicas de mitigación habilitadas por IA/ML en diferentes escenarios de implementación de mMIMO para redes 5G/B5G. Para proporcionar una visión completa de los sistemas mMIMO con técnicas emergentes de precodificación de antenas y propagación, abordamos e identificamos varios temas relevantes en cada sección que pueden ayudar a hacer que los sistemas inalámbricos futuros sean más robustos. En general, este trabajo está diseñado para guiar a todos los interesados en B5G/6G, incluidos investigadores y operadores, con el objetivo de comprender el comportamiento funcional y las técnicas asociadas para hacer que dichos sistemas sean más ágiles para futuros propósitos de comunicación.